Семантичний та сентиментний аналіз репутації бренду

Анотація

Формування сучасної маркетингової стра­те­гії в цифровому середовищі передбачає використання різноманітних даних, що дають можливість оцінювати поточну ситуацію та ідентифікувати перспективи розвитку. Сфор­мульо­вано гіпотезу, що сентиментний та семантичний аналіз із застосуванням алго­ритмів машинного навчання дозволяє обʼєк­тивно оцінювати відношення цільової аудиторії до активностей брендів в Інтернеті та іденти­фікувати популярний тематичний контент. При проведенні дослідження використано загальнонаукові методи аналізу та синтезу для характеристики основних принципів застосу­ванням сентиментного та семантичного аналізу у процесі оцінювання репутації бренду; емпі­ричні методи, графічне зображення та систем­но-структурний аналіз. Доведено доціль­ність використання текстової інформації та емоті­конів як цінного джерела даних для розробки ефективних управлінських рішень у сфері маркетингу. Обґрунтовано реалізацію сенти­ментного та семантичного аналізу на основі тексту та емодзі. Представлено структурно-логічну схему відмінностей між сенти­ментним та семантичним аналізом. Досліджено особливості побудови інформацій­ного забезпе­чення при реалізації двох дослі­джуваних підходів. Доведено необхідність вико­рис­тання соціаль­них медіа для збору тексто­вого контенту та емотіконів, що повʼя­зано зі значною актив­ністю поколінь Y, Z та Альфа на таких плат­формах, як YouTube, Instagram, TikTok тощо. Обґрунтовано доціль­ність вико­ристання сенти­ментного та семантичного аналізу для торго­вельних мереж, які реалізують споживчу електро­ніку в Інтер­неті. Для оціню­вання настроїв та інтересів користувачів вико­рис­тано алгоритми машин­ного навчання, які дозволяють ефективно оброб­ляти тексто­вий контент